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龍圖騰網獲悉宜賓時代新能源有限公司申請的專利一種電池剩余壽命預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120470270B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510968957.3，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種電池剩余壽命預測方法是由徐強;馬建龍設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電池剩余壽命預測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種電池剩余壽命預測方法，涉及電池的技術領域，其方法包括：基于源域電池的歷史運行數據對構建的基礎預測模型進行訓練得到源域預測模型；將訓練得到的源域預測模型應用于目標電池壽命預測時執行參數遷移策略；獲取目標電池生命周期中的部分數據；所述部分數據包含能夠表征目標電池退化趨勢的數據；基于所述目標電池生命周期中的部分數據對源域預測模型的中間層以及頂層進行參數調整得到目標電池的預測模型；基于所述目標電池的預測模型進行壽命預測。本申請具有在減少模型訓練的數量以及成本的前提下，保證良好的預測電池剩余壽命準確度的效果。

本發明授權一種電池剩余壽命預測方法在權利要求書中公布了：1.一種電池剩余壽命預測方法，其特征在于，包括： 基于源域電池的歷史運行數據對構建的基礎預測模型進行訓練得到源域預測模型；其中，所述源域預測模型包括輸入層、時域卷積網絡層、自注意力機制層以及輸出層；所述時域卷積網絡層包括第一時域卷積網絡層、第二時域卷積網絡層以及第三時域卷積網絡層； 將源域預測模型的輸入層以及第一時域卷積網絡層配置為底層，用于提取電池特征；將第二時域卷積網絡層、第三時域卷積網絡層以及自注意力機制層配置為中間層，用于對電池特征進行抽象和組合；將輸出層配置為頂層，用于生成最終的預測結果； 將訓練得到的源域預測模型應用于目標電池壽命預測時執行參數遷移策略；所述參數遷移策略包括：凍結所述底層的所有參數以及保持中間層和頂層參數處于可訓練狀態； 獲取目標電池生命周期中的部分數據；所述部分數據包含能夠表征目標電池退化趨勢的數據； 基于所述目標電池生命周期中的部分數據對源域預測模型的中間層以及頂層進行參數調整得到目標電池的預測模型； 基于所述目標電池的預測模型進行壽命預測； 在時域卷積網絡層的第一時域卷積網絡層、第二時域卷積網絡層以及第三時域卷積網絡層均前置門控單元；所述門控單元的功能包括： 接收三維張量b,T,m；將每個時間步對應的包含m個特征的向量記為時間步特征向量；T為時間序列長度，b為每次輸入模型進行訓練的數據樣本數量； 計算每個時間步特征向量的范數形成范數序列，以得到特征強度在時間序列上的變化序列； 計算相鄰時間步特征向量的相似度形成相似度序列，以評估電池狀態在時間維度上的連續變化趨勢； 計算不同特征維度之間的相關系數構建相關系數矩陣以分析各特征的協同變化關系； 通過門控單元的可學習參數對范數序列、相似度序列以及相關系數矩陣進行加權處理生成每層時域卷積網絡的感受野調整比例，在保持擴張因子從第一層到第三層遞增的基礎上，根據當前輸入數據特性調整各層的擴張因子； 對每個時間步特征向量的各特征維度，計算相鄰時間步的特征變化量及其變化趨勢； 結合通過歷史數據學習得到的特征重要性權重和統計分析確定的突變閾值，計算每個時間步的突變檢測得分；突變檢測得分越高表示特征突變可能性越大； 當連續N個時間步的突變檢測得分超過預設閾值時，判定檢測到電池退化曲線的非線性突變生成突變信號； 若檢測到非線性突變，門控單元采用擴張因子調整、滑動步長調整以及填充方式調整中的至少一個調整當前層時域卷積網絡的參數：其中，擴張因子調整為減小擴張因子以縮小感受野；滑動步長調整為增加卷積核的滑動步長；填充方式調整為調整卷積操作的填充數量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人宜賓時代新能源有限公司，其通訊地址為：644000 四川省宜賓市臨港經開區興港路西段134號12棟；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。